# 斯蒂芬·施瓦茨曼：商業、投資與人工智慧中的大手筆 > 黑石創始人回顧從零打造投資帝國的歷程，談決策魄力、風險判斷以及人工智慧對商業的影響。 - 原標題：#96 – Stephen Schwarzman: Going Big in Business, Investing, and AI - 期數：第 96 期 - 釋出日期：2020-05-15 - 嘉賓 / 主題：斯蒂芬·施瓦茨曼 - 網頁版：https://lex.qiaomu.ai/tw/ep/stephen-schwarzman/ - 官方頁面：https://lexfridman.com/stephen-schwarzman/ - 精讀字數：約 8063 字（閱讀約 18 分鐘） > 本文為 lex.qiaomu.ai 基於原始訪談的 AI 改寫中文精讀，非官方翻譯；引用請註明出處並連結網頁版。 黑石集團（Blackstone）管理著超過 5300 億美元的資產，聯合創始人斯蒂芬·施瓦茨曼（Stephen Schwarzman）說，他這輩子最擅長的一件事，是在一條黑裙子上看見一根白線頭。 大多數人看那條裙子，只看見黑色。他看見的是那根線頭，還有隨之而來的問題：這東西本不該出現在這裡，它是怎麼來的？ 這套方法他用了四十多年。判斷該往哪個行業下重注、該不該在某個政策轉向之前先動手、該不該花十分鐘在白宮角落裡跟總統聊一件事，靠的都是同一個動作。他把它叫做模式識別（pattern recognition），拆開看，是三個很樸素的習慣：認真聽別人說什麼，注意哪裡不對勁，然後提前把別人還沒說出口的問題替他想清楚。 ## 黑裙子上的那根白線頭 施瓦茨曼描述自己看世界的方式，用的是這樣一個畫面：一件黑裙子上落了一根白線頭。它不該在那兒，但它就在那兒。這個小小的不協調，就是一切的開端。 > 就像在一條黑裙子上看見一根白線頭。大多數人無視那根線頭，他們只看見裙子。我總是看見那根線頭。我著迷的是，一樣東西怎麼會跑到它不該在的地方。（斯蒂芬·施瓦茨曼） 這個訊號不需要多強烈。只要它出現在一堆原本自洽的事實裡，就值得停下來琢磨。他有個經驗：如果只找到一根不和諧的線頭，那可能只是偶然；如果能找到兩根，那基本就是一條通向某個方向的直線，而那個方向，往往是你從沒去過的地方。 這套邏輯聽起來像某種神秘直覺，其實不是。他反覆強調，這是盯著事實看的結果，接近科學發現的過程。真正稀有的部分在後面：當他把結論講給別人聽，幾乎沒有人行動。 > 我把我們要去哪裡、在做什麼、為什麼這麼做講清楚，幾乎所有人的反應都是，這很有意思。然後他們繼續做原來在做的事。（斯蒂芬·施瓦茨曼） 為什麼？因為人待在自己的現實裡很舒服。只要那一刻沒有特別的理由把他拽出來，他就會一直待下去，哪怕這個現實最終被證明完全錯了。**所以看見線頭只是第一步，真正的門檻是：你看見了，你信了，你還敢動手。** 用電腦科學的語言說，施瓦茨曼擅長的是異常檢測（outlier detection），而今天大多數 AI 擅長的是識別那張永遠在重複的裙子。這兩件事的難度差得很遠。他也承認自己不懂 AI，說不準這種能力將來能不能被寫成程式碼。但他給了一個線索：這東西對他來說接近"硬接線"，他天生就盯著那些不合常規的東西看。 ## 人們會在你面前把自己交代乾淨 他小時候，家裡沒有人會抬高嗓門吵架。這種安靜的環境練出了一件事：他能聽。 聽的重點，是分清一個人說了什麼和他想說什麼。這兩件事經常不一樣。 > 人們大多會把自己暴露出來，不管他們覺得自己有多聰明。（斯蒂芬·施瓦茨曼） 他給出的觀察清單很具體：看臉，看眼睛，眼睛是靈魂的窗戶；看錶情和坐姿；聽聲音，注意語速有沒有變快，音量有沒有變高。人在談論自己舒服和不安的話題時，身體會先於語言出賣他。 大多數人忙著組織下一句話，沒空掩飾，於是那些不想讓你知道的東西也一併流了出來。一旦你拿到這些資訊，接下來的對話就變得簡單，因為對方已經把你要的東西全說了。你能迅速判斷出這次談話有沒有共同利益，能不能談成一個結果。 這跟走進一間屋子、聽對方說一套話、然後照單全收，是完全不同的兩種處境。 ## 見面之前，先替對方把難題想一遍 他區分兩種會面：偶遇，和約好的會面。後一種可以提前準備，方法也很簡單，就是提前把自己當成對方。 對方腦子裡在想什麼？每天面對的最大麻煩是什麼？比如你要見的是美國總統，那就更好辦了，媒體天天在報道他在操心什麼，長什麼樣、聲音什麼樣、關注點在哪裡，全是公開資訊。你要做的，是把那個還沒解決的難題拿出來，想出幾個別人沒提過的解法。 他講過一段九十年代初的經歷。他受邀去白宮，而他自稱是從無名之地來的人，這對他來說是大事件。他提前想好了兩三個角度。見到總統（老布什，他兒子的室友正是施瓦茨曼大學宿舍的室友）之後，兩人走到角落裡聊了大約十分鐘。事後他帶去的女伴問，你們聊了那麼久，在聊什麼？ 他的回答是：世界上有件事正在發生，我想過幾種可能的處理方式，他很感興趣。 當然感興趣。一個沒有簡單答案的難題擺在那裡，而有人認真替你想過，誰會不感興趣？ > 這類對話之所以有效，是因為對方知道你在真心為他好、為局面好，跟我本人沒有關係。那麼他就會信任你，還會告訴你更多事，因為他知道你的動機很乾淨。（斯蒂芬·施瓦茨曼） 偶遇的情況沒有準備時間，但方法一樣。你可以問對方最近在忙什麼、在想什麼、有沒有什麼事特別難辦。只要他信你，多半會說。然後你要做的就是立刻開始琢磨這件事。他舉了個例子：假如對方是一支總輸球的職業橄欖球隊老闆，那你不用打聽也知道問題在哪。工資帽制度下每支球隊的薪水總額差不多，輸球基本就三個原因，沒有好四分衛、沒有好教練、沒有一個會挑人的總經理。這些問題他們自己往往沒解決，甚至沒意識到。你順著問下去，他們很樂意聊。 越聰明的人越難做到這一點。聰明人很難從自己的問題裡走出來，去真正在意別人的問題。施瓦茨曼對此的說法是，他有個優勢，他從不覺得自己有多聰明。 ## 創業是團體運動 談到第一次創業的人，他給的第一句話是：這是一趟顛簸的旅程。 心理上必須準備好事情會頻繁出錯。你會被扔進一堆你根本不知道存在的問題裡。比如租辦公室，對沒做過的人來說，這就是個難題：你連一份租約長什麼樣都沒見過，也不知道這個地段合理的租金是多少。所有東西都是新的，所有東西都要從頭學。 正因如此，他反對一個人單幹。 > 不幸的是，一個剛起步的創業者幾乎什麼都不懂。所以每件事都是新的。我認為重要的是不要孤身一人，因為這一切太壓人了。（斯蒂芬·施瓦茨曼） 他給的理由很實在：你需要有人可以聊，而且這個人不能是配偶或愛人，因為連他們也會被你的問題煩到。你需要一個能交換經驗、能一起討論處境的群體。 阿里巴巴的例子他專門提過。馬雲告訴他，公司至少兩次走到過財務上的鬼門關。外界只記得馬雲，因為他成了公開的門面和驅動力，但真正撐住局面的是一群人。 壓力不只是瑣碎細節，還有心理負擔。大部分創業者在某個時刻都會懷疑自己在做什麼，因為進展不順，或者因為自己搞砸了卻不知道怎麼補救。人都在邊做邊學，而當你同時面對二十五個變數、其中四個大變數搞錯了，局面就會一團糟。這時候，一個真正聰明的外部顧問，或者每天和你一起幹活的夥伴，價值極高。 他特別想打破一個神話：一個人創造全部結果。回頭看那些成功的科技公司，幾乎每一家都有兩個人。谷歌是這樣，早期的微軟是這樣，蘋果也是這樣。人各有不同的技能，需要互相激發。 > 創業是團隊運動。而"創業者"這個詞，字面意思就是你是孤身一人。這是個神話，而且大部分時候只是個神話。（斯蒂芬·施瓦茨曼） ## 所有旅程最終都是孤獨的 這是他在訪談裡說得最柔和的一段。 > 歸根到底，所有旅程都是孤獨的。有人支援當然好。（斯蒂芬·施瓦茨曼） 但如果你把做成一件事當成頭號優先順序，你就得付出超人的努力。沒有人能靠兼職成功。當你準備投入百分之百、甚至百分之一百二十的力氣，你就需要支撐，需要身邊人理解這就是你生活的一部分。如果對方不理解，衝突就來了。 他的建議分兩層。一層是，要把對方放進你的生活，但不要把每一個微小的勝利和失誤都倒給對方，因為他們過一陣子就會膩。另一層是，要建立不同的生態：家庭生活、感情生活、孩子，這些是長久的部分；工作那邊，則是高度不可預測的部分。 他對公司裡剛有孩子的年輕員工說，至少每兩個月和伴侶出去一次，去一個沒有孩子、沒有麻煩的地方。精力好一點的，一個月一次。 > 你要讓兩個人的價值觀重新對齊。而且你們得開心。如果和你在一起的人只剩下處理問題，那很快就會變得很舊。（斯蒂芬·施瓦茨曼） 開心這件事不能靠待在家裡解決，因為家裡只會冒出更多問題。你得離開，重新加固和啟用這段關係。他說，每次講完這條建議，年輕人都像眼睛上掉了一層鱗，說，天哪，我從來沒這麼想過，我整個人都陷在這些事裡了。 ## 不覺得自己聰明，是一種競爭優勢 主持人提到，他認識的最聰明的人都說自己不聰明。施瓦茨曼的回答是，他從十幾歲中期到現在沒怎麼變過。 他在城市和郊區各長大過一段時間。他把當時的那套價值觀稱為中產階級價值觀，那也是他從小被教出來的東西。他反問：為什麼要變？這就是他本人。 後面的人生裡多出來的那些行頭，必須放在同一塊地基上。因為一旦開始丟掉真實的自己，那你還剩下誰？ 他說自己從來沒有想成為別人的慾望。現在做的事情，是一個費城中產階級小孩不會做的事，生活確實變了形態。但人格的完整性有個好處：你能和所有來自那種背景的人保持連線。哪怕他見的人、進的場合已經完全不同，他看世界的鏡片始終是同一副。這在心理上非常舒服，也不需要他做任何實質性的調整，往前走就行。 ## 慈善的起點是啟動一件新事 談到慈善，他先糾正了一個預設。 > 我不像你們預期的那樣看待慈善。我把它看成解決大問題、著手大問題、為此創辦新組織，跟我們在生意裡做的事情差不多。（斯蒂芬·施瓦茨曼） 黑石增長的方式，靠的是不斷髮現新東西、把新東西建起來，把原來那件事越做越大並不是它的路徑。他做慈善是同一套動作：看社會上有哪些機會，啟動一件新事，把人聚起來，把大筆錢聚起來，最後總有人來問他，能不能寫張支票。 他說得很直白： > 我不是早上醒來就問自己，今天怎麼把一大筆錢送出去。（斯蒂芬·施瓦茨曼） 他看的是對人們重要的問題。有些事很小，但因為對某個人重要，他能共情，那個人遭遇了某種不公平，他就匿名給錢幫忙，這是大問題的一個微縮版本。 麻省理工學院的那筆捐贈屬於大的那一類。2018 年，他捐了 3.5 億美元，幫助建立新的計算學院（College of Computing）。原因有兩層。一層是競爭：他看到 AI、量子和其他關鍵技術領域正在全球範圍內展開競賽，美國需要加強。另一層是控制：他常去中國，也常在世界各地跑，他看到了掌握這些技術走向的必要性，否則它們被引入時，會重演網際網路和社交媒體那一幕，產生意料之外的後果，衝擊言論自由和自由民主制度的運轉。 關於 AI，他發現真正懂行的那一小群人內部觀點分歧極大。他恰好認識其中一批人，就去問，你為什麼覺得這東西是壞的？又去問另一個人，你為什麼覺得它是好的？ 他想同時處理兩個問題：怎麼推進技術，以及怎麼管住那些壞的一面，比如勞動力被衝擊，而且這種衝擊可能比工業革命快得多。而好東西、甚至是偉大的東西，要怎麼才能被允許發生。 在他看來，這是社會面臨的重大議題之一，而意識到的人極少。他撞了進去，一看到就說，天哪，這是件大事，無論是從全球競爭的角度，還是從保護社會、造福社會的角度。 最後的方案是，把 MIT 的電腦科學教職規模翻倍，建成世界上第一所 AI 驅動的大學，成為全球學術研究界的樣板和燈塔，同時讓美國高校之間的競爭態勢更健康。因為如果 MIT 募到一大筆錢、把教職翻倍，其他學校一定坐不住。最終受益的是知識創造，是美國，也是世界。 他對這所學院的長線期待分成兩塊。一塊是科學進步，如果新學院能在校內充當召集力量，促進協調和溝通，那就是純粹的好事。另一塊是 AI 倫理，重要性不遑多讓。因為如果科學這一側引發了反彈，社會對這項領域知識進步的反應變得敵意十足，那科學進步和創新這盤棋就輸掉了。 ## 讓四種力量坐在同一張桌子上 他把 AI 倫理的推進拆成四個必須整合的驅動力。 - 研究型大學 - 推動 AI 和量子研究的公司 - 最終會監管其中部分環節的政府 - 具備相關知識、受過訓練的媒體 第四項最容易被忽略，也最關鍵。他的擔心是，一個孤立事件被過度反應、病毒式傳播，最後把整條本來完全值得走下去的路封死。如果足夠多不協調的資訊（甚至不必是正確資訊）在社會里流轉，就可能催生出敵意極重的監管環境。 他希望 MIT 的新學院能成為全球的召集者，把四方拉到一起。這就是他願意在兩個領域同時下手的理由。 ## 發明網際網路的人說，我可能犯了個錯 談到社交媒體和公共討論，施瓦茨曼的措辭很重。他說這個話題可能超出他的能力範圍，因為想控制社交媒體讓它按你的意願行事，幾乎沒有人做得到。 他提出一個說法：少數人的暴政（tyranny of the minorities）。這裡的"少數"指的是街角的兩三個人。他們長什麼樣、從哪來都不重要，把他們綁在一起的只有那一件事。他們的任務是把自己的觀點強加給世界。 政治圈子裡，人們直接製造真相，然後到處拋撒。有時候這些人還是被僱來幹這事的。你以為那是個人，其實那只是某種立場的前臺。這種局面正在嚴重擾亂社會，正在削弱自由民主制度運轉的能力，而他說自己也不知道該怎麼抓住它。 MIT 計算學院的釋出活動上出現了讓他意外的場面。臺上坐著很多著名科學家，其中一些正是網際網路的發明者。幾乎每一個人站起來都說，我覺得我犯了個錯誤。作為一個非科學家，他說他從沒想過會聽到有人這麼說。 他們的意思大致是：發明網際網路的時候，我們覺得這太酷了，能把全世界連起來，能讓知識瞬間流動，非常了不起。但沒有人想過，社交媒體會從裡面長出來，以及它對人真實生活造成的後果。他提到剛看到的一條全國新聞，有人因為被社交媒體嘲笑而自殺。 > 這是致命的。這是危險的。（斯蒂芬·施瓦茨曼） 他說自己沒有解法，只知道往前走，同樣的錯誤用 AI 再犯一次，是不可原諒的。 ## 十三億人裡的每一個人 從 2007 年起，他和中國的高層建立了關係，也一直對理解現代中國有興趣。 他的觀察從人口規模開始。中國很大，十三億人。中國人的性格在美國被理解得並不充分。他們極其有活力。如果你身處十三億人之中，你要想清楚的一件事就是，怎麼從另外十二億九千九百九十九個人裡擠出一條路來。 這個描述的另一面，是"競爭"這個詞。他們個體上高度有活力、高度專注，永遠在為自己找機會，因為不這樣就活不下去，身邊實在有太多人。 中國的複雜在於，它執行的邏輯和美國、西方不一樣。它沒有那種功能性的法律體系，整個國家靠人與人之間的關係網來運轉，你和別人的關係，別人和別人的關係，一層套一層。如果你上面三層的人倒了，而你正是被他保護著，你就成了一顆漂浮的分子，除了頭上那一兩層，沒有別的繩繫著，而那一兩層隨時可能被牽動。 所以讓中國人改變並不容易。沒有真正運轉的法律，只剩關係。當你決定做一個重大改變並簽了字，你生活裡的很多東西都會變，團隊裡未必還是原來那批人。這是高風險的事。 跟中國打交道，重要的是搞清楚每個人和別人的關係。你提出一個不同的做法，實際上是在重新排列這些力量。在西方，你通常只需要跟一個人談，他自己判斷什麼對自己好，簡單得多。從這個角度看，西方反而更容易推動改變，跟一般人的直覺正好相反。但中國的系統一旦適應了新東西，所有人就都在隊裡了，再想改他們很難；可一旦改過來，他們的專注程度是西方那種個人主義文化很難做到的。 他講的這些裡，有一條對技術聽眾尤其重要。幾周前他跟中國政府的一位高層聊天，對方說，中國每一個學齡兒童都要學電腦科學。 > 如果中國每一個孩子都要上這門課，這個人數大得難以形容。這不意味著每個人都能學好，但如果它像數學或英語一樣，人人都得學，那就不一樣了。（斯蒂芬·施瓦茨曼） 他自己是那種數學學到三年級就停下來的學生，至今還在用識字卡。但整個社會每一個人都要接觸電腦科學，哪怕是入門級的程式設計，這件事本身就足夠驚人。 對比之下，美國的體系分散在三千多個學區裡。中國不需要考慮這個問題，最高層做一個決定，事情就會發生。**美國教育系統的權力分散，恰恰是它的掣肘。**他猜美國孩子裡接觸過電腦科學的比例不超過百分之五，而另一個主要經濟體是百分之百。電腦科學又是未來，這種差距意味著美國在系統層面主動或被動地削弱了自己，而且這套系統不允許快速調整。 ## 美國需要一個登月級別的動員 談到聯邦政府在 AI 上的角色，他認為必須讓聯邦政府大規模入場。這次技術躍進無論有沒有美國都會發生，但它應該發生在有美國的情況下，這對美國來說是一次登月式的動員機會。 他認為意願是存在的。真正擋路的是當下那種有毒的政治氛圍。但如果繞過國會里那種幾乎已成為美國民主定義的不合作，直接去和單個議員聊，他們其實都懂，也願意做點事。 另一個現實問題是錢。美國正在執行上萬億美元級別的赤字。這個計劃要多少錢？從哪來？誰願意為它站出來？如果要動用別的領域的資源，美國的政治系統並不靈活。但換個角度想，已經有了萬億美元赤字，再多一點又有什麼區別？只是國會的運作機制讓這件事很難。 他唯一樂觀的地方是：這件事不是沒人知道的議題，它被看作非常重要的議題。坐下來把情況講清楚，國會里幾乎沒有人不說一句，我們得做點什麼。 ## 給總統提建議不該是政治問題 主持人的問題很直接：施瓦茨曼沒有給特朗普背書，但在特朗普當選後給他提過建議。在主持人看來，無論誰當總統，用提建議的方式為國家做貢獻都是一件好事。但他因此受到了不少批評。那麼，怎麼讓政府和科技之間的對話不被政治化？ 施瓦茨曼的回答從肯尼迪講起。他年輕時還沒有登月計劃，那時的總統是來自馬薩諸塞州的約翰·F·肯尼迪。在就職演說裡，肯尼迪說了那句話：不要問你的國家能為你做什麼，而要問你能為你的國家做什麼。他這一代人是在這句信條下長大的。 他說，有時候不需要創新，回到基本原則就夠了。美國人均 GDP 大約六萬美元，分配並不平均，但這個數字很大。他認為人有義務幫助自己的國家，他就在做這件事。也因此，他從一些人那裡承受了不少攻擊，那些人把一些他根本不認同的東西投射到他身上。 他的立場其實很簡單：他幫過前總統奧巴馬，那是個好人，屬於另一個黨；他也幫過布什總統，也是另一個黨。他並不太在意黨派。雖然他是共和黨的大額捐贈者，但驅動他的是，我們面對的問題是什麼，我能不能幫大家走到一個經得起檢驗的結果。 他還對比了兩個時代。上世紀六十年代他在耶魯唸書，那四年裡發生的事密度極高：越南戰爭、黑人權力運動的興起、避孕藥帶來的性革命，還有毒品革命。沒有哪一代人在四年裡經歷過這麼多。但那時候，人和人之間沒有這種即刻爆發的敵意。想法不同的人住在一起，也彼此尊重。 他認為這種變化必須扭轉，而且必須從主要機構的領導層開始。領導者不能被那些反對經典版言論自由、反對開放表達和探究的人嚇住。大學存在的意義之一就是蘇格拉底式的追問。 > 如果人們不接受這些核心原則，不接受人是平等的、言論可以被聽見、不接受那種或明或暗的壓倒性噓聲，那他們就不屬於這些機構。他們違背了核心原則。（斯蒂芬·施瓦茨曼） 而改變的方式，是有人有勇氣把這些原則講清楚，不只為自己的機構，也為整個社會。他相信這會發生，但這需要高層人物的承諾。 他最後引用了自己書裡的一段話作為結尾。這段話也是整場對話的底色： > 開始並經營一家小企業，和開始並經營一家大企業一樣難。你為了讓公司活下來，付出的財務代價和心理代價是一樣的。籌錢難，找對人也難。所以如果你打算把一生投入一家企業（只有這樣才能做成），你就應該選一個有可能變得巨大的。（斯蒂芬·施瓦茨曼，《What It Takes》） ## 可以帶走的具體做法 - 訓練自己盯住那根不和諧的線頭。在一堆自洽的事實裡，找出那個"本不該在這兒"的細節，找到第二根的時候，認真對待它。 - 見人之前，先把自己當成對方。花十分鐘想清楚他現在最大的未解難題是什麼，準備兩三個別人沒提過的解法。 - 把一次對話聽完整。看錶情，看眼睛，聽語速和音量有沒有變，對方忙著組織下一句話的時候，真實想法會自己漏出來。 - 看到訊號之後要動手。絕大多數人聽完只會說一句"這很有意思"，然後回去做原來的事，這才是你真正的機會所在。 - 創業不要做孤狼。找兩三個能交換經驗、能一起扛事的人，尤其是能聊心理壓力的那種。 - 把"我不覺得自己有多聰明"當成競爭優勢。聰明人很難從自己的問題裡走出來，去真正在意別人的問題。 - 每兩個月和伴侶單獨出去一次，不帶孩子，不談問題。待在家裡只會遇到更多問題，關係需要離開日常才能加固。 - 想做慈善，先從看見問題開始，而不是從寫支票開始。把精力放在啟動一件別人還沒在做的事上。 - 如果你在做技術，把 AI 倫理當成和模型能力同等重要的議題。技術本身跑得快，但監管環境和社會反彈會把整條路封死。 - 關注教育系統的結構性差距。三千個學區對上一個統一決策，差距不在單個學生的天賦上，而在系統能不能快速調整。